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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于改進和聲搜索算法的深度置信網絡模型

      基于改進和聲搜索算法的深度置信網絡模型

      2021-05-11 | rar | 2.06 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對深度置信網絡（DBN）權值隨機初始化容易使網絡陷人局部最優的問題，引人改進的和聲搜索（IS）算法，提出基于ⅢS的DBN模型（IHS-DBN）。在和聲搜索算法的基礎上，利用全局自適應的和聲音調調整方式提升算法收斂速度和后期局部搜索能力。將DBN重構誤差函數作為ⅢHS算法的優化目標函數，通過不斷迭代優化解向量為DBN尋找一組較優的初始權值進行網絡訓練，并在 MNIST數據集上驗證IHS-DBN模型的有效性。IHS-DBN模型在髙校人才評價中的應用結果表明，與DBN、SⅥM和BP神經網絡評價模型相比，IHS-DBN模型的評價準確率分別提高3.6%、7.3%和16.4%。

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